本文摘要：人工智能產(chǎn)業(yè)逐漸成為全球各國競相布局的重點產(chǎn)業(yè)，全球人工智能企業(yè)數(shù)量快速增長，人工智能獨角獸企業(yè)不斷在全球范圍內(nèi)涌現(xiàn)，對于人工智能人才的需求不斷增加。 人工智能人才數(shù)量和質(zhì)量的水平將直接影響人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進而影響國家和地區(qū)在未來競爭中
人工智能產(chǎn)業(yè)逐漸成為全球各國競相布局的重點產(chǎn)業(yè)，全球人工智能企業(yè)數(shù)量快速增長，人工智能獨角獸企業(yè)不斷在全球范圍內(nèi)涌現(xiàn)，對于人工智能人才的需求不斷增加。 人工智能人才數(shù)量和質(zhì)量的水平將直接影響人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進而影響國家和地區(qū)在未來競爭中的國際影響力，人工智能人才培養(yǎng)需要得到全球范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注。
名詞分析與概念界定
人工智能人才培養(yǎng)，主要是涉及人工智能八大關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用的相關(guān)人才，根據(jù)人才培養(yǎng)的方向，本報告將人工智能人才培養(yǎng)分為人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)和人工智能科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)。
其中，人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)，主要涉及當(dāng)下或未來會長期在人工智能領(lǐng)域工作或研究的人才培養(yǎng)。 根據(jù)這類人才在人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用中實際所做的主要工作類型，將人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)分為人工智能研究型人才培養(yǎng)和人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)。
人工智能研究型人才培養(yǎng)主要涵蓋產(chǎn)業(yè)研究人才和源頭創(chuàng)新人才的培養(yǎng)，這類人才致力于科學(xué)研究與技術(shù)創(chuàng)新，決定了未來人工智能產(chǎn)業(yè)的技術(shù)邊界。
人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)主要涵蓋實用技能人才和應(yīng)用開發(fā)人才的培養(yǎng)，這類人才助力于產(chǎn)業(yè)應(yīng)用開發(fā)及實用技能發(fā)展，決定了人工智能應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模。
人工智能科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)主要是針對高中學(xué)歷以下，對人工智能科學(xué)素養(yǎng)方面的相關(guān)培養(yǎng)， 人工智能科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)主要包括了解人工智能科學(xué)知識; 了解人工智能科學(xué)的研究過程和方法; 了解人工智能科學(xué)技術(shù)對社會和個人所產(chǎn)生的影響。 據(jù)人工智能科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)的主要形式分為了學(xué)科培養(yǎng)和綜合素養(yǎng)培養(yǎng)。
人工智能人才培養(yǎng)宏觀環(huán)境分析
全球各國陸續(xù)出臺人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，助力人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展
人工智能產(chǎn)業(yè)是面向未來的重要產(chǎn)業(yè)構(gòu)成，作為新興技術(shù)的代表，人工智能不斷在各個領(lǐng)域加深應(yīng)用。 為抓住下一代產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢，全球各國從國家戰(zhàn)略層面相繼出臺支持人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要戰(zhàn)略規(guī)劃。 其中，美國、中國、英國、加拿大都在2017年前后將人工智能作為國家的頂層設(shè)計來布局實施，隨后也推出了非常多配套的輔助型政策，進一步推動人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
全球國家戰(zhàn)略層面的支持推動人工智能行業(yè)快速發(fā)展。 在過去的10年之中，全球主要國家新增人工智能企業(yè)數(shù)量在2016年左右達到峰值，其中，中國和美國新增AI企業(yè)數(shù)量在2017年后絕對值仍然大幅領(lǐng)先于其他國家，是全球人工智能企業(yè)領(lǐng)先地區(qū)。 從吸引資金的角度來看，全球人工智能企業(yè)融資數(shù)量持續(xù)增長，在2016年以后呈現(xiàn)出幾何級增長趨勢，至2018年，全球人工智能企業(yè)共計融資784.8億美元，其中美國以373.7億美元、中國以276.3億美元成為全球人工智能企業(yè)吸引資金數(shù)量最多的國家。
人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展先后經(jīng)歷了萌芽階段、誕生階段、黃金階段、第一次低谷、繁榮階段、 第二次低谷、第三次熱潮七個階段，產(chǎn)業(yè)在波動和調(diào)整中不斷前進。 從1993年至今，人工智能產(chǎn)業(yè)依然處于第三次浪潮之中。 中國信息通信研究院發(fā)布的《全球人工智能產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)報告》 顯示，截至2019年3月底，全球人工智能企業(yè)達5386家，縱觀全球人工智能產(chǎn)業(yè)分布，產(chǎn)業(yè)的發(fā)展并不均衡，主要集中于美國、中國、英國、加拿大等較早在人工智能領(lǐng)域布局的國家。
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的競爭核心是人才和技術(shù)的競爭，人才培養(yǎng)成為重中之重
各個行業(yè)數(shù)字化進程的逐漸推進，圍繞傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化、智能化升級成為主流。 伴隨而來的數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長、計算能力要求大幅提升、人工智能算法的構(gòu)建與優(yōu)化逐漸成為各個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，人工智能在第三個浪潮期對于各行業(yè)的滲透逐漸提高。 基于大數(shù)據(jù)和強大計算能力的機器學(xué)習(xí)算法已在計算機視覺、語音識別、自然語言處理等一系列領(lǐng)域中取得了突破性的進展，基于人工智能技術(shù)的應(yīng)用也已經(jīng)開始成熟。
當(dāng)前，全球多數(shù)國家都在積極布局人工智能產(chǎn)業(yè)，人工智能已逐步被作為衡量一個國家綜合實力的重要指標，成為各個國家的國家戰(zhàn)略布局。 其中，中國2017年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出，到2030年， 中國要成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。 2019年德勤發(fā)布的《未來已來·全球AI創(chuàng)新融合應(yīng)用城市及展望》報告顯示，2025年世界人工智能市場規(guī)模將超過6萬億美元。 人工智能產(chǎn)業(yè)已成為未來全球經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力。
人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，人才、數(shù)據(jù)和架構(gòu)是不可或缺的三大要素。 其中，人工智能人才數(shù)量和質(zhì)量的水平，將直接影響數(shù)據(jù)收集與處理的能力、底層架構(gòu)的可應(yīng)用性和延展性。 因此，對于全球人工智能的競爭而言，人才的競爭才是核心內(nèi)容，人才培養(yǎng)的能力、人才培養(yǎng)的水平將對國家的人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生重要影響。
人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展帶動了對于人工智能人才需求的快速增加，人才需求分布情況與產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度高度相關(guān)，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)先的地區(qū)對于人工智能人才的需求更加緊迫。 UIPath2018年推出的《AI Jobs》報告中的數(shù)據(jù)顯示，在全球，中國空缺的AI職位最多， 共有12113個相關(guān)職位空缺; 其次是美國，有7465個崗位空缺; 再次是日本，有3369個職位空出。 除此之外，英國、印度、德國、法國、加拿大、澳大利亞和波蘭也面臨AI人才匱乏的局面。 在過去四年中，AI人才的需求量以每年74%的速度增長。
人工智能產(chǎn)業(yè)無論是創(chuàng)新程度還是落地應(yīng)用程度都與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)有明顯的不同，因此崗位要求相比于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)簡單的人力開發(fā)，人工智能產(chǎn)業(yè)更加強調(diào)人才的屬性。 最直接的就是人工智能崗位人員學(xué)歷的要求。 全球AI公司對人工智能人才學(xué)歷的要求本科及以上占到了99%的比例，而碩士及以上也超過了50%。 而在不同崗位的需求情況方面，機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)工程師、AI研究人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家和算法開發(fā)人員，隨著AI產(chǎn)品走向主流，與之相搭配的商業(yè)化崗位如營銷、法務(wù)、銷售等也出現(xiàn)了增長的態(tài)勢。 因此，無論是人才學(xué)歷水平的培養(yǎng)還是核心技術(shù)的培養(yǎng)都表明人工智能人才要求明顯更高，需要的培養(yǎng)周期更長，短期內(nèi)人才供給處于緊缺的局面。
全球人工智能人才僅30萬人，產(chǎn)業(yè)人才約20萬人，是絕大多數(shù)AI產(chǎn)業(yè)和企業(yè)領(lǐng)軍人物的重要來源。
中美高校是全球人工智能人才培養(yǎng)的高地
CSRankings 2019年度全球高校的計算機科學(xué)綜合實力TOP20的情況顯示，美國大學(xué)占比68%，居于首位，其次是中國，占據(jù)9%，再次是新加坡、以色列等。 可以看到全球各國在人工智能人才培養(yǎng)方面，高校扮演了非常重要的角色。
具體來看，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、麻省理工學(xué)院是美國計算機科學(xué)綜合實力前兩名，清華大學(xué)、北京大學(xué)是中國計算機科學(xué)綜合實力前兩名的學(xué)校。 具體到各高校人工智能人才培養(yǎng)的學(xué)科課程設(shè)置方面，以美國為主的高等院校，由于布局時間早，系統(tǒng)完善，學(xué)科交叉精耕細作。 例如斯坦福大學(xué)的人工智能實驗室成立于1962年，50多年來一直推動著人工智能教育。 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)在1979年就成立了機器人學(xué)院，專門在機器人科技領(lǐng)域進行實踐和研究。
目前人工智能人才培養(yǎng)供給小于需求，人工智能人才缺口巨大
全球人工智能產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展，帶動人工智能企業(yè)的快速出現(xiàn)，并且獲得資本的青睞，全球各國將人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展逐漸提高到戰(zhàn)略層面。 人工智能人才的培養(yǎng)直接決定了在世界人工智能產(chǎn)業(yè)競爭中國家和地區(qū)的影響力，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的競爭核心是人才培養(yǎng)的競爭，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展越快的地區(qū)，對于人工智能人才的需求越急迫。 全球人工智能崗位缺口呈現(xiàn)指數(shù)級增加，各類崗位需求持續(xù)增長，從專業(yè)性到應(yīng)用型人才均有需求。 高校在目前的人工智能人才培養(yǎng)體系中扮演重要角色，中國和美國成為全球人工智能人才培養(yǎng)的主要參與者，兩國人才培養(yǎng)體系各有不同，總體處于探索階段，人才培養(yǎng)供給亟待提高。
全球國家和地區(qū)人工智能人才培養(yǎng)各有不同
從具體的國家和地區(qū)來看，其人工智能人才培養(yǎng)的體系與當(dāng)?shù)乇旧淼慕逃w系，特別是職業(yè)教育體系的成熟程度直接相關(guān)。 美國在過去發(fā)展的進程中，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展體系完整，人才培養(yǎng)結(jié)構(gòu)相對成熟，因此人工智能人才培養(yǎng)體系方面更加完善，研究型人才是主要的培養(yǎng)內(nèi)容。 相對于美國研究型人才是重點的培養(yǎng)內(nèi)容，中國更注重在應(yīng)用型人才培養(yǎng)體系方面。
1990年清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家重點實驗室成立，這也是現(xiàn)在唯一以人工智能命名的國家重點實驗室。 相較于美國的培養(yǎng)起點，中國顯然起步稍晚，但是隨著人工智能企業(yè)的快速發(fā)展，中國人工智能人才培養(yǎng)體系快速發(fā)展起來，逐漸形成關(guān)于各個層次人工智能人才培養(yǎng)的不同解決方案，逐漸形成中國特色人工智能人才培養(yǎng)體系。
人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)分析
研究型人才培養(yǎng)分析
政府部門、高校、科研院所和企業(yè)是主要參與對象
通過梳理全球主要國家的研究型人才培養(yǎng)方式，參與者基本可以歸納為以下四種：政府部門、 高校、科研院所和企業(yè)，完成產(chǎn)、學(xué)、研、政四位一體的培養(yǎng)路徑。 高校與科研院所則是研究型人才的重要培養(yǎng)場景，也是研究成果的重要產(chǎn)出來源。 政府在研究型人才培養(yǎng)中的作用更加宏觀，通常通過政策手段實現(xiàn)，而政策的主要執(zhí)行對象亦為高校和科研院。 企業(yè)在人工智能人才的培養(yǎng)上更多是應(yīng)用型人才的培養(yǎng)，企業(yè)的作用將在應(yīng)用型人才培養(yǎng)方面著重講述，因此本章的分析將重點從高校及科研院所的培養(yǎng)模式出發(fā)探究研究型人才的培養(yǎng)。
高校是主要的培養(yǎng)場所，美國的人才培養(yǎng)處于世界第一梯隊
從QS全球computer science& information systems專業(yè)綜合排名情況來看，2020年全球開設(shè)計算機科學(xué)與信息系統(tǒng)相關(guān)專業(yè)的高校共收錄了601所，其中美國212所、中國133所，占比約57.4%，在計算機科學(xué)領(lǐng)域處于世界第一梯隊，英國、印度、日本、法國、韓國、德國等處于第二梯隊。
但值得注意的是，從CSRankings通過對各高校研究物發(fā)表數(shù)量和質(zhì)量的排名來看，在2010-2020這十年間，全球計算機科學(xué)TOP20的高校中，美國占了15席，在學(xué)術(shù)影響力和研究能力上，美國與其他國家之間拉開了巨大差距。 如何做好人工智能人才的培養(yǎng)是一個值得探索的問題。
英美高校培養(yǎng)起步早，逐漸從高校培養(yǎng)推廣到全民素質(zhì)培養(yǎng)
美國在人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃中對人工智能的研發(fā)做了具體劃分，而人工智能的人才培養(yǎng)也與此規(guī)劃一脈相承。 美國提出了“全方位培養(yǎng)一批多元化、有道德的AI隊伍，維持美國領(lǐng)導(dǎo)地位”的人才培養(yǎng)目標。 除了在高等教育階段進行人才培養(yǎng)外，美國將AI 教育全學(xué)段覆蓋，同時重視吸引女性和少數(shù)民族學(xué)生等代表性不足群體和弱勢群體參與到 AI 培訓(xùn)計劃中。
英國提出金字塔型人才培養(yǎng)目標，旨在培養(yǎng)適應(yīng)未來行業(yè)發(fā)展的多層次 AI 技能人才。 在培養(yǎng)高水準的AI研究型的AI研發(fā)專家、博士、碩士外，還注重較低層實用人才技能的培養(yǎng)，重視全民STEM教育及數(shù)據(jù)技能培養(yǎng)。
中國著重強調(diào)建設(shè)AI專業(yè)教育、職業(yè)教育和大學(xué)基礎(chǔ)教育于一體的高校教育體系，在研究生階段強調(diào)“人工智能+X” 相關(guān)交叉學(xué)科的設(shè)置，分層次培養(yǎng)AI應(yīng)用型人才。
日本從教育改革入手，將信息技術(shù)能力培養(yǎng)貫徹為全民培養(yǎng)模式，集中產(chǎn)官學(xué)資源，強化社會人員職業(yè)再教育，積極引進國際人才引進，鼓勵創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。
人工智能相關(guān)專業(yè)及學(xué)科建設(shè)尚處于早期階段，在摸索中又各有特色
全球開展人工智能相關(guān)研究及人工智能人才培養(yǎng)的資源和程度并不均衡，而較有代表性的專業(yè)設(shè)置方式更多地產(chǎn)生于開展人工智能相關(guān)教學(xué)更多的國家，因此，此處僅選擇QS專業(yè)排名前二的美國和中國來進行對比。
從中美兩國的高校專業(yè)設(shè)置情況來看，目前全球人工智能專業(yè)設(shè)置、學(xué)科建設(shè)尚處于較為早期的階段，均沒有特別明確的建設(shè)體系，但在摸索前進中，又各有特色。
在高校課程設(shè)置上，美國已經(jīng)形成體系，強調(diào)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)學(xué)科的重要性
課程體系建設(shè)同樣是研究型人才培養(yǎng)的關(guān)鍵，億歐智庫在QS專業(yè)排名前四的國家中選取了top3的高校進行了課程體系的研究分析。 從卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的人工智能專業(yè)、麻省理工學(xué)院的計算機科學(xué)與工程專業(yè)、 斯坦福大學(xué)的人工智能專業(yè)的課程設(shè)置情況來看， 美國人工智能人才的培養(yǎng)已經(jīng)形成了比較明確、科學(xué)的課程體系，對于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程的設(shè)置基本都超過了20%。 除專業(yè)相關(guān)課程外，高校用不同方式要求學(xué)生參加通識課程，或者認知科學(xué)相關(guān)課程，部分學(xué)校還設(shè)置倫理課程，對學(xué)生的綜合能力要求全面，符合人工智能專業(yè)的交叉學(xué)科的特性。
中國高校課程設(shè)置起步較晚，目前仿照國外開始高校實施
2019年3月，教育部批準35所高校新增人工智能本科專業(yè)，2020年3月3日，教育部官方網(wǎng)站更新了《關(guān)于公布2019年度普通高等學(xué)校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》。 新增人工智能專業(yè)的高校達到180所，是此次新增備案專業(yè)數(shù)量較多的學(xué)科。 新增數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)的學(xué)校也占到了100多所; 智能制造、機器人工程、智能科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)也都有數(shù)十所學(xué)校通過審批。 中國人工智能人才培養(yǎng)相關(guān)的課程體系建設(shè)起步較晚，從課程設(shè)置上來看基本上是模仿國外的課程體系。
目前頂級學(xué)者大部分仍集中在學(xué)術(shù)界，從事教學(xué)的教師主要集中在頭部國家
從全球人才流動趨勢看，美國對博士研究人員的吸引力最強，中國次之。 element AI 發(fā)布的《Global AI Talent Report 2019》的數(shù)據(jù)顯示，美國雇主最有可能吸引在其國外接受培訓(xùn)的研究人員，中國吸引的美國研究人員的絕對數(shù)量約是美國的四分之一。 此外通過梳理在國際頂級會議發(fā)布文章的研究人員接受培訓(xùn)情況，以及就業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，其中有46%的樣本為美國雇主工作。 而有77%的頂級學(xué)者會留在學(xué)術(shù)界工作，但并不一定都會參加教學(xué)。 總體來看，能夠從事人工智能人才培養(yǎng)的學(xué)者力量整體分布不均，目前人工智能人才培養(yǎng)仍是大國間的競爭。
應(yīng)用型人才培養(yǎng)分析
全球應(yīng)用型人才培養(yǎng)注重校內(nèi)校外培養(yǎng)結(jié)合，企業(yè)的角色不可或缺
應(yīng)用型人才的數(shù)量和質(zhì)量決定了人工智能應(yīng)用及產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)模，且應(yīng)用型人才的需求量大，基礎(chǔ)性崗位更多，僅依靠高校的培養(yǎng)供給無法滿足人工智能產(chǎn)業(yè)的職位需求。 而高校和社會機構(gòu)對于應(yīng)用型人才的培養(yǎng)方式、側(cè)重點、培養(yǎng)目的均不相同，因此本文將應(yīng)用型人才的培養(yǎng)分為校內(nèi)和校外兩部分來討論。
從各國在校內(nèi)和校外培養(yǎng)中都會發(fā)現(xiàn)，不管是校內(nèi)培養(yǎng)中共建學(xué)科、實驗室、創(chuàng)新合作平臺等方式，還是職業(yè)培訓(xùn)、企業(yè)內(nèi)部培養(yǎng)，企業(yè)都在應(yīng)用型人才培養(yǎng)上扮演了極為重要的角色，通過輸送師資力量、產(chǎn)業(yè)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)實踐經(jīng)驗來實現(xiàn)自身的技術(shù)突破和人才儲備。
應(yīng)用型人才的培養(yǎng)體系有所不同，導(dǎo)致人工智能人才的培養(yǎng)模式不同
從全球人工智能應(yīng)用型人才的培養(yǎng)情況來看，校內(nèi)培養(yǎng)仍處于學(xué)歷教育的范疇，與各國應(yīng)用型人才的培養(yǎng)體系分不開。 因此，厘清各國在應(yīng)用型人才培養(yǎng)體系的差異對分析人工智能應(yīng)用型人才的培養(yǎng)有重要的指引作用。 應(yīng)用型人才的培養(yǎng)因其助力于產(chǎn)業(yè)應(yīng)用開發(fā)及實用技能發(fā)展的職能，培養(yǎng)體系與各國的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況無法分割。 本文梳理了以美國、德國、中國為代表的三類具有典型應(yīng)用型人才培養(yǎng)特色的培養(yǎng)體系及培養(yǎng)模式。
美國應(yīng)用型人才培養(yǎng)貫穿學(xué)歷教育的各個階段，職業(yè)教育以社區(qū)大學(xué)為主。 社區(qū)大學(xué)是美國重要的應(yīng)用型人才培養(yǎng)主體，目前美國約有2300多所社區(qū)大學(xué)。 社區(qū)大學(xué)往往是兩年制，學(xué)生通常獲得“副學(xué)士”學(xué)位，主要為當(dāng)?shù)氐木蜆I(yè)市場提供技能型人才，大部分社區(qū)大學(xué)并不提供宿舍，方便學(xué)生半工半讀，以及與周圍社區(qū)和企業(yè)緊密聯(lián)系。 但未來之星EdStars的研究顯示，從2010到2018年，社區(qū)學(xué)院的注冊人數(shù)卻以1%~3%的速度連年下跌。 主要原因來自于極低的完成率，兩年制的學(xué)習(xí)，三年之內(nèi)能夠順利畢業(yè)的人數(shù)不足20%。 如果想要轉(zhuǎn)學(xué)至計算機科學(xué)等人工智能本科專業(yè)，則對數(shù)學(xué)和理科成績要求較高，大部分學(xué)生需要在校外參加培訓(xùn)課程，但這對來自低收入家庭的學(xué)生來說是不小的費用。
德國雙元制培養(yǎng)成熟，人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)體系完善，學(xué)科專業(yè)多樣。 德國雙元制教育是以理論與實踐培養(yǎng)交替進行的教學(xué)模式，由職業(yè)學(xué)校負責(zé)理論教學(xué)部分，企業(yè)則負責(zé)實踐教學(xué)。 德國的職業(yè)教育由政府全額撥款，一個學(xué)生一年可獲得政府4100歐元的教育經(jīng)費。 學(xué)生在職業(yè)學(xué)校學(xué)習(xí)期間可以由企業(yè)按照工作需要進行定向定量的培訓(xùn)，在實踐培訓(xùn)中由企業(yè)實際需求決定職業(yè)培訓(xùn)的重點。 學(xué)生不僅免學(xué)費，而且還有企業(yè)給實習(xí)工資，在完成兩年至三年的學(xué)習(xí)，經(jīng)過相關(guān)職業(yè)、專業(yè)的培訓(xùn)后，由政府性質(zhì)的協(xié)會IHK(工商業(yè)協(xié)會)和 HWK(手工業(yè)協(xié)會)證實，可取得世界范圍內(nèi)認可的資質(zhì)證書。 德國目前擁有各種職業(yè)學(xué)校 9000 多所，專業(yè)多達330個。
中國重視產(chǎn)教融合和校企合作，學(xué)校有教育改革的內(nèi)生動力。 近年來中國政府大力支持職業(yè)教育發(fā)展，關(guān)于職業(yè)教育的財政支出不斷增長，強調(diào)要創(chuàng)新各層次各類型職業(yè)教育模式，堅持產(chǎn)教融合、校企合作，引導(dǎo)社會各界特別是行業(yè)企業(yè)積極支持職業(yè)教育。 人工智能應(yīng)用型人才校內(nèi)培養(yǎng)，學(xué)校是培養(yǎng)的實施主體。 從學(xué)校在應(yīng)用型人才培養(yǎng)參與的主動性強弱看，學(xué)校在培養(yǎng)中主動性較強的措施包括主動采購人工智能培養(yǎng)解決方案、主動和企業(yè)合作共建人工智能學(xué)院，而主動性較弱模式的則是通過教育部政策、地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求和大型企業(yè)的需求來培養(yǎng)。
同時，中國人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)受到地方政府的大力推動，加快了區(qū)域經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
中國的人工智能應(yīng)用型人才校內(nèi)培養(yǎng)亦受到地方政府和教育部門的大力推動，幫助學(xué)校完成人工智能人才培養(yǎng)體系的搭建和實施。 教育部學(xué)校規(guī)劃建設(shè)發(fā)展中心聯(lián)合達內(nèi)時代科技集團有限公司(以下簡稱達內(nèi)集團)正式啟動“AI+智慧學(xué)習(xí)” 共建人工智能學(xué)院項目; 地方政府也聯(lián)合研究院、高科技企業(yè)，使學(xué)校能夠快速響應(yīng)人工智能相關(guān)專業(yè)的建設(shè)需求，服務(wù)當(dāng)?shù)啬酥寥珖斯ぶ悄墚a(chǎn)業(yè)的發(fā)展，加快培養(yǎng)符合人工智能領(lǐng)域發(fā)展需要的創(chuàng)新型應(yīng)用型人才。
人工智能巨頭企業(yè)建立企業(yè)大學(xué)，美國巨頭企業(yè)成立時間早，規(guī)模大
人工智能應(yīng)用型人才校外培養(yǎng)，中美兩國的可借鑒性較強，因此主要從中美兩國的培養(yǎng)模式對比來看。 近年來， 科技巨頭們紛紛在加拿大、印度、中國、東歐和南歐的科技中心建立AI實驗室，此舉有利于科技巨頭的先進技術(shù)在全球的擴展和復(fù)制。 在人工智能應(yīng)用型人才方面，科技巨頭通過提供實習(xí)、提供免費的在線學(xué)習(xí)課程，開源工具、AI開放平臺、開放社區(qū)賦能對人工智能感興趣的學(xué)習(xí)者。
中國以BAT為代表，雖然起步晚，但發(fā)展迅速，對于人工智能應(yīng)用型人才的培養(yǎng)方式多樣。 中國的應(yīng)用型人才培養(yǎng)以BAT為代表，從2012年左右逐漸開始建設(shè)，百度的AI團隊成立時間最早，主要在自動駕駛領(lǐng)域上發(fā)力。 對于人工智能應(yīng)用型人才的培養(yǎng)，BAT分別成立了百度云智學(xué)院、阿里云大學(xué)、騰實學(xué)院開展模式多樣的應(yīng)用型人才培養(yǎng)。 除與國外科技巨頭類似的在線課程、免費實驗項目外，三家人工智能學(xué)院均因地制宜地設(shè)有職業(yè)證書認證體系，為個人和講師提供資格認證，大力推動“1+X”職業(yè)教育體系的建設(shè)，認證人才進入企業(yè)可以獲得優(yōu)先推薦。
美國短期訓(xùn)練營和在線AI課程參與率高，企業(yè)認可度高
從常見的人工智能團隊的架構(gòu)來看，需要商業(yè)化團隊、數(shù)據(jù)團隊、核心AI算法團隊、核心AI研究團隊、硬件團隊、平臺架構(gòu)團隊、AI應(yīng)用& 產(chǎn)品團隊等，崗位需求多元。 而校內(nèi)的社區(qū)大學(xué)等培養(yǎng)方式并不能達到企業(yè)的要求，對于企業(yè)來講，實踐和工作經(jīng)驗是招聘的考察重點。 TalentSeer的《2020人工智能人才報告》顯示，美國短期訓(xùn)練營(Bootcamp)和在線AI課程(E-learning)的參與度越來越高。 預(yù)計整個在線學(xué)習(xí)市場到2025年將超過3000億美元。 統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，在線學(xué)習(xí)和短期訓(xùn)練營得到了大部分雇主和工程師的認可，76%的軟件工程師認為訓(xùn)練營有助于他們的職場發(fā)展，57%的雇主表示愿意聘用訓(xùn)練營畢業(yè)生。 學(xué)習(xí)者可以在Fullstack Academy、General Assembly、Thinkful等有代表性的IT技能訓(xùn)練營，通過線下高強度的集訓(xùn)幫助零基礎(chǔ)或基礎(chǔ)較弱的學(xué)生掌握就業(yè)所需技能，并通過收入分成或延后交付學(xué)費等方案降低入學(xué)成本。
中國的短期訓(xùn)練營圍繞人工智能技術(shù)型企業(yè)展開，有品牌效應(yīng)和認證效果
中國目前沒有和國外Bootcamp完全類似的短期訓(xùn)練營模式，中國的人工智能訓(xùn)練營大多面對在校生或是剛從事人工智能相關(guān)職業(yè)不久的職場人士，是校內(nèi)培養(yǎng)的有力補充和實踐延伸，主要依托于人工智能技術(shù)型企業(yè)的實驗平臺、實驗數(shù)據(jù)，培訓(xùn)的教師隊伍是各大科技巨頭公司的技術(shù)負責(zé)人或知名學(xué)者。 作為學(xué)習(xí)者可以在短期訓(xùn)練營中強化實戰(zhàn)經(jīng)驗，學(xué)習(xí)科技巨頭的先進技術(shù)理念和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用實踐案例。
IT職業(yè)培訓(xùn)，國內(nèi)IT培訓(xùn)進入新的發(fā)展階段
IT職業(yè)培訓(xùn)作為非學(xué)歷教育的重要組成部分，在全球都有IT職業(yè)培訓(xùn)公司。 但隨著技術(shù)的進步，人工智能相關(guān)的產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，IT職業(yè)培訓(xùn)公司均在逐漸增設(shè)人工智能相關(guān)的IT培訓(xùn)課程。
在中國，人工智能應(yīng)用型人才的培養(yǎng)已經(jīng)被作為IT職業(yè)培訓(xùn)的重要服務(wù)，市場參與度高，逐漸形成針對人工智能應(yīng)用型人才的學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃和個性化課程安排，重視職業(yè)培訓(xùn)的輔導(dǎo)服務(wù)。 廣證恒生的研究報告顯示，目前IT培訓(xùn)市場有三大陣營，第一陣營是以達內(nèi)科技為代表的公司，通過“雙師模式+校企合作+就業(yè)輸出” 的商業(yè)模式占據(jù)發(fā)展先機; 第二陣營則是整體而言商業(yè)模式較為成熟， 有一定的師資和科研團隊力量，渠道能力出眾，具備一定的品牌積累，但部分機構(gòu)產(chǎn)品較為單一， 這一陣營以傳智播客、火星時代、麥子學(xué)院、開課吧為代表; 第三陣營則數(shù)量較多，主要在小范圍地域內(nèi)或某細分產(chǎn)品領(lǐng)域具有一定的占有度，如以青麥教育、極客學(xué)院、51CTO、北風(fēng)網(wǎng)為代表。
人工智能人才基礎(chǔ)素養(yǎng)培養(yǎng)
人才科學(xué)素養(yǎng)的培養(yǎng)起源于產(chǎn)業(yè)競爭的結(jié)果
第二次世界大戰(zhàn)之后，美國與蘇聯(lián)開始了長達44年的冷戰(zhàn)。 對于地球外空間的探索是競爭的重要內(nèi)容之一，1957 年10月蘇聯(lián)率先用P-7洲際導(dǎo)彈發(fā)射了世界上第一顆人造衛(wèi)星“斯普特尼克1號”，并且在1961年4月用東方號運載火箭把宇航員Gagarin送上太空，使他成為了世界上第一個進入太空的地球人。 空間競賽初期的落后，一方面使得美國對于自身國際地位和安全產(chǎn)生重大的疑慮; 另一方面，美國公眾開始思考國家人才培養(yǎng)體系中對教育投入不足、課程設(shè)置缺乏基礎(chǔ)性和系統(tǒng)性與不重視數(shù)學(xué)和科學(xué)教育等問題產(chǎn)生的深刻影響，從而進一步推動了美國社會的教育改革。 以STEAM教育為代表的人才科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)由此萌芽。
各國意識到STEAM教育的重要性，陸續(xù)出臺鼓勵政策和措施
以STEAM為代表的科學(xué)、技術(shù)、工程、藝術(shù)(航天)、數(shù)學(xué)等方面的教學(xué)逐漸在全球高速發(fā)展的技術(shù)浪潮中占據(jù)重要地位，對于互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展起到了強有力的推動作用。 而人工智能技術(shù)的出現(xiàn)和快速發(fā)展則將上述內(nèi)容的重要性發(fā)揮得淋漓盡致，人才科學(xué)素養(yǎng)的培養(yǎng)和提升意識逐漸在全球普及和推廣。 全球各國及地區(qū)關(guān)注到了STEAM教育的重要性，陸續(xù)出臺各類政策，完善教育體系的同時，以推動國家級技術(shù)的升級為長遠目標構(gòu)筑人才培養(yǎng)內(nèi)容。
日本在課程標準中很少提及STEM或STEAM等詞匯，但在包括科學(xué)、數(shù)學(xué)等學(xué)科方面有國際標準。 20世紀80年代，日本政府提出“加強基礎(chǔ)科學(xué)研究力量”的21世紀人才培養(yǎng)戰(zhàn)略目標。 在具體的STEAM教育中，日本傾向于培養(yǎng)研究型人才，提高學(xué)生對于科學(xué)等內(nèi)容的興趣和熱情。 日本文部省決定在2020年把編程納入日本小學(xué)必修課程，同樣是日本政府意識到科技發(fā)展對于人才科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)的重要性，并進一步推動教育改革。
2010年，韓國教育科學(xué)技術(shù)部在2011年業(yè)務(wù)報告中提出，要強化旨在培養(yǎng)創(chuàng)新人才的小初高STEAM教育。 2011年，韓國教育部頒布《振興整合人才教育(STEAM)計劃》，提出實施以科學(xué)和數(shù)學(xué)為核心，結(jié)合技術(shù)和工程，培養(yǎng)具有STEAM素養(yǎng)的綜合人才，該計劃總結(jié)了4個STEAM課程實施計劃，為所有中小學(xué)實施STEAM課程提供指導(dǎo)。
中國STEAM教育與素質(zhì)教育相互補充，旨在全面提升學(xué)生的綜合素養(yǎng)，讓學(xué)生全面發(fā)展，為后續(xù)的人才培養(yǎng)奠定基礎(chǔ)。
STEAM教育將從單一學(xué)科向多學(xué)科多維度綜合應(yīng)用發(fā)展
美國維吉尼亞科技大學(xué)學(xué)者格雷特·亞克門( Georgette Yakman) 在2010年提出了STEAM 學(xué)科整合的教育框架，將多個學(xué)科連接起來，以跨學(xué)科的方式指導(dǎo)教學(xué)。 STEAM 教育打破了數(shù)學(xué)、科學(xué)、技術(shù)、工程和藝術(shù)五個學(xué)科領(lǐng)域之間的壁壘，在學(xué)科之間進行有機的融合， 以綜合的教育內(nèi)容和方式解決真實的問題，培養(yǎng)學(xué)生的跨學(xué)科思維和創(chuàng)造力。 STEAM 教育的五個學(xué)科之間并不是相互獨立的，也不是簡單地進行疊加，而是形成一個相互聯(lián)系、融會貫通的整體，每個學(xué)科在STEAM 中都具有舉足輕重的作用。
課程設(shè)置和配套師資及設(shè)備以滿足分層的培養(yǎng)需求
科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)有一定的認知門檻和底層知識要求，在人才科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)的具體實施過程中，需要循序漸進，對于不同年齡段、不同認知水平的人才，針對性地設(shè)置學(xué)習(xí)目標，以學(xué)習(xí)目標為導(dǎo)向，設(shè)計人工智能課程內(nèi)容。 不僅如此，科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)對于教學(xué)環(huán)境和教師的要求與傳統(tǒng)的要求和內(nèi)容有明顯不同，需要對于教學(xué)環(huán)境和教師素養(yǎng)進行升級和設(shè)計，使之與課程內(nèi)容形成有機的整體。
人工智能教育需要為學(xué)生提供定制化、靈活多樣的教學(xué)內(nèi)容
人工智能人才科學(xué)素養(yǎng)的培養(yǎng)需要進一步對于學(xué)習(xí)空間進行升級。 相較于傳統(tǒng)教室，科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)的學(xué)習(xí)空間應(yīng)該重視用戶體驗、強調(diào)課堂內(nèi)容各種方式的交互，不僅是老師和學(xué)生、學(xué)生與學(xué)生之間的互動交流，同樣應(yīng)該注重學(xué)生與課程內(nèi)容、教學(xué)器材等硬件設(shè)施設(shè)備的交互。 通過對學(xué)習(xí)空間的升級，創(chuàng)造以學(xué)生為核心的連續(xù)性空間。 既要在特征方面兼顧包容性、 層次性、多樣性、協(xié)同性等內(nèi)容，操作層面需要注重陳設(shè)、智能技術(shù)、空間規(guī)劃、物理環(huán)境與服務(wù)等具體方向。
全球校外教育市場是校內(nèi)培養(yǎng)的有效補充，中國和美國的特征明顯
在“全球人工智能人才科學(xué)素養(yǎng)”的培育中，在培養(yǎng)內(nèi)容上，校外是對于校內(nèi)的有效補充。 在校內(nèi)完成基礎(chǔ)科學(xué)素養(yǎng)內(nèi)容的入門學(xué)習(xí)后，學(xué)生可能產(chǎn)生對具體不同方向和內(nèi)容的學(xué)習(xí)興趣。 校外市場中專業(yè)方向的教育服務(wù)提供方可以接替學(xué)校繼續(xù)完成對于學(xué)生個性化人才科學(xué)素養(yǎng)的培育。 因此校外市場在全球人工智能人才科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)中是重要的構(gòu)成環(huán)節(jié)。 由于培養(yǎng)意識和工業(yè)發(fā)展水平的不同，全球各地人工智能人才科學(xué)素養(yǎng)的培養(yǎng)，同樣與國家和地區(qū)的人工智能發(fā)展水平相關(guān)，中國和美國仍然是在校外培訓(xùn)市場表現(xiàn)突出的國家和地區(qū)。
美國校外培養(yǎng)：注重課程實用性，關(guān)注課程內(nèi)容的整合性和實踐性
國家和地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展、國際地位的提升與國家的人才培養(yǎng)和教育內(nèi)容密切相關(guān)，美國將人工智能人才科學(xué)素養(yǎng)的培養(yǎng)與國家的經(jīng)濟和地位發(fā)展深度連接。 在NSB代表NSF發(fā)布的致美國總統(tǒng)公開信《改善所有美國學(xué)生的科學(xué)、技術(shù)、工程和數(shù)學(xué)教育》中，明確指出國家的經(jīng)濟繁榮和安全要求美國保持科學(xué)和技術(shù)的世界領(lǐng)先和指導(dǎo)地位。 NSB希望全國力量支持美國學(xué)生發(fā)展高水平的STEAM知識和技能，為學(xué)生提供進入以科學(xué)和技術(shù)為基礎(chǔ)的新興社會競爭之中。
中國校外培養(yǎng)：素質(zhì)和應(yīng)試相結(jié)合，對兒童思維進行數(shù)理邏輯培養(yǎng)
康德說：“兒童教育的目的應(yīng)該是逐漸地把知與行結(jié)合起來。 在所有的學(xué)科中，數(shù)學(xué)似乎是能最完全地滿足這一要求的唯一一類學(xué)科。 ”可見數(shù)學(xué)學(xué)科在學(xué)習(xí)過程中的重要位置，1歲以后是構(gòu)建兒童邏輯思維、判斷能力等高級認知功能的重要時期，加之升學(xué)壓力的逐漸前移，讓不少家長開始重視對于兒童數(shù)學(xué)思維的培養(yǎng)。
中國兒童思維在線企業(yè)最早可追溯至2009年精銳教育成立至慧學(xué)堂，專注于4-9歲少兒數(shù)感思維、語言能力、STEAM創(chuàng)課等多元思維能力培養(yǎng)的線下課程。 隨后包括好未來旗下的摩比思維、豌豆思維等陸續(xù)從線下模式開始探索數(shù)學(xué)思維教學(xué)的教學(xué)內(nèi)容及教學(xué)形態(tài)。
在線教育技術(shù)隨著語言培訓(xùn)、K12學(xué)科輔導(dǎo)等場景應(yīng)用的逐漸成熟，2016年至2018年間， 數(shù)學(xué)思維類企業(yè)不斷涌現(xiàn)，豌豆思維、火花思維、掌門少兒等陸續(xù)進入市場并持續(xù)獲得融資。 與此同時，精銳教育成立線上教育品牌佳學(xué)慧，進行線上數(shù)學(xué)思維教育布局; 豌豆思維也從2016年打造線下學(xué)員“人手一個Pad”的數(shù)學(xué)課堂，發(fā)現(xiàn)自身課程設(shè)計優(yōu)勢和技術(shù)基因后在2018年5月全面轉(zhuǎn)型線上。
中國校外培養(yǎng)：游戲化、素質(zhì)化課程設(shè)計成為主流，真人老師與AI錄播并行
目前被市場普遍認可并且國家大力提倡的是關(guān)注兒童全面素質(zhì)的培養(yǎng)，在低齡階段弱化學(xué)科及考試的影響因素。 因而，目前思維類教學(xué)企業(yè)通常以讓兒童了解并認識數(shù)與代數(shù)、空間圖形、邏輯推理、統(tǒng)計概率等知識內(nèi)容在日常生活中的體現(xiàn)為主要的培養(yǎng)內(nèi)容，側(cè)重于素質(zhì)能力培養(yǎng)。
考慮低齡階段兒童的認知水平以及性格特點，目前思維類課程從內(nèi)容上基本以游戲和動畫為主要的展現(xiàn)形式，旨在以更貼合兒童的設(shè)計，吸引兒童的關(guān)注，激發(fā)兒童的學(xué)習(xí)興趣。 因此目前大多數(shù)企業(yè)擁有自己的兒童IP形象，包括豌豆思維的“ 小虎 ”、火花思維的“ 猴子 ”、精銳教育|佳學(xué)慧的“ 哈寶 ”等。 引進成熟的動畫IP形象在增強教學(xué)趣味性的同時，還可以更快地與兒童建立溝通的橋梁，提高兒童的接受程度。 豌豆思維即在原有的IP形象之上，引進超級飛俠的動畫形象，以不同的超級飛俠代表不同的數(shù)學(xué)學(xué)科內(nèi)容，建立學(xué)科內(nèi)容和IP形象的關(guān)系，便于兒童針對知識內(nèi)容進行記憶和學(xué)習(xí)。
從課程傳授的模式上來看，直播課程和錄播課程都有企業(yè)涉足，其中，直播課程是目前較為主流的授課形式。 與語言類直播課程需要老師與兒童高頻互動不同，思維類課程在鍛煉兒童思維能力的過程中，老師與兒童的互動多為引導(dǎo)性，可包容多個小朋友同時進行學(xué)習(xí)，同一時段的教學(xué)效果可以得到保證。
人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的逐漸應(yīng)用，重新賦能了錄播課程。 在思維類教育領(lǐng)域，基于游戲化和動畫化的設(shè)計并針對知識點和教學(xué)片斷進行切割，利用人工智能算法將針對性地快速調(diào)整對兒童的教學(xué)內(nèi)容，從而實現(xiàn)課程內(nèi)容的有效傳播。 基于本身思維類課程的同時性和系統(tǒng)性，錄播課程+AI技術(shù)的思維教育企業(yè)同樣是業(yè)內(nèi)比較主流的代表企業(yè)。
中國校外培養(yǎng)：階段劃分趨于統(tǒng)一，獨特創(chuàng)始人多元背景+教研力量構(gòu)建企業(yè)特征
由于數(shù)學(xué)學(xué)科本身的學(xué)科分層程度明顯， 每一階段的知識體系劃分明顯， 目前主要思維類教學(xué)企業(yè)的課程體系在年齡劃分上趨于統(tǒng)一。
6歲和8歲是兩個比較明顯的劃分節(jié)點，6歲前主要以生活中的場景為主要內(nèi)容，讓兒童接觸包括“數(shù)” 、“分類” 、“序列” 等概念，培養(yǎng)兒童對于數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)認識。 8歲跨入學(xué)齡階段并需要與校內(nèi)課程接軌，因此這一階段的核心目標是兒童的獨立運用、舉一反三等相對成熟的模式形成。
思維類教育多以數(shù)學(xué)學(xué)科為主，以數(shù)學(xué)作為基礎(chǔ)學(xué)科的技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者有了更多參與教育的機會。 從目前思維類企業(yè)的分布情況來看，創(chuàng)業(yè)者的背景更加多元，有傳統(tǒng)教育行業(yè)從業(yè)者(主要為老師)轉(zhuǎn)型而來，也有互聯(lián)網(wǎng)公司跨界而來。 豌豆思維的三個創(chuàng)始人分別來自互聯(lián)網(wǎng)、游戲和動畫3個不同背景，火花思維創(chuàng)始人歷任微軟、趕集網(wǎng)等核心負責(zé)人，精銳教育|佳學(xué)慧的聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁則是精銳教育前北方大區(qū)總經(jīng)理。 多元的創(chuàng)業(yè)者背景也成就了目前教學(xué)思維類企業(yè)的多元形態(tài)，在滿足客戶需求上百花齊放，各有千秋。
中國校外培養(yǎng)：素質(zhì)教育+互聯(lián)網(wǎng)時代下產(chǎn)生的教育需求
科技類教學(xué)賽道的出現(xiàn)依賴于國內(nèi)素質(zhì)教育市場的發(fā)展，加之國內(nèi)對于人工智能等新興技術(shù)人才培養(yǎng)的重視，以科學(xué)技術(shù)為主要內(nèi)容的教育賽道在2018年左右開始逐步入大眾視野。 截至2019年11月，編程貓已完成約4億元C輪融資，核桃編程完成約5000萬美元B輪融資。 鯊魚公園、賽先生等以多種類型的科學(xué)內(nèi)容為主的教育企業(yè)目前融資輪次集中在A輪階段。 少兒編程無論從融資的規(guī)模還是融資的輪次都在教學(xué)科技類企業(yè)中遙遙領(lǐng)先。 但是由于科學(xué)認知仍處在市場教育的階段，雖然由于兒童編程的火熱有一定程度的提高，但目前科技類教育仍然處于早期階段。
科技類教學(xué)企業(yè)目前主要瞄準的市場為To B端的學(xué)校“課后三點半” 市場和To C端的兒童市場。 以兒童編程為代表，目前的供給模式以雙師模式為主導(dǎo)。 由圖形化和游戲化的內(nèi)容作為教學(xué)的主要載體，上課老師進行主要知識點的講解和引導(dǎo)演示，輔導(dǎo)老師針對兒童在學(xué)習(xí)過程中遇到的具體問題進行實時的解決和高參與度的互動。
科技類教學(xué)企業(yè)對于AI技術(shù)應(yīng)用體現(xiàn)在兩個方面，一是針對兒童學(xué)習(xí)過程進行同步的數(shù)據(jù)監(jiān)控和采集，從而根據(jù)算法對兒童實現(xiàn)個性化的課程和內(nèi)容設(shè)計; 二是針對上課內(nèi)容以AI技術(shù)模擬老師，為兒童提供千人千面的教學(xué)內(nèi)容。
在資本和技術(shù)的雙重推動下，兒童編程的企業(yè)快速形成市場，并進入到激烈競爭的局面。 目前To B進學(xué)校是多數(shù)企業(yè)看好的發(fā)展方向。 此外，如果升學(xué)體系將編程納入也將再次推動行業(yè)發(fā)展。 其他類別發(fā)展相對緩慢，仍在等待機會觸發(fā)。
人工智能人才培養(yǎng)現(xiàn)狀及展望
各國紛紛押注人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，人工智能人才培養(yǎng)逐漸受到重視
人工智能是面向未來的技術(shù)發(fā)展方向，全球國家和地區(qū)之間的人工智能產(chǎn)業(yè)競爭的核心是人工智能人才的競爭。 人工智能人才水平的提高將助推全球各地人工智能產(chǎn)業(yè)更快更強的發(fā)展。 但目前全球人工智能人才供給水平遠小于需求水平，人工智能人才缺口明顯。 無論是人工智能研究型人才還是應(yīng)用型人才都存在大量需求，企業(yè)之間的人才競爭逐漸上升到國家層面的產(chǎn)業(yè)布局和產(chǎn)業(yè)支持的競爭。 早期的科學(xué)素養(yǎng)培養(yǎng)意識逐漸加強，為未來人工智能人才競爭提供更加堅實的基礎(chǔ)。
全球人工智能的競爭，核心是人才的競爭，本質(zhì)是人才培養(yǎng)能力、人才培養(yǎng)水平的競爭，國家的產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況決定了各國對于人工智能人才培養(yǎng)的重視程度，人才培養(yǎng)從國家戰(zhàn)略、人才儲備、資金投入等方面多措并舉。
全球人工智能人才缺口大，供需不均衡，從人工智能產(chǎn)業(yè)的相關(guān)崗位來看，人才需求層次逐漸分化，崗位劃分越來越細，在所涉崗位里，算法型人才需求度最高。
從全球人工智能人才流動的趨勢來看，美國對博士研究人員的吸引力最強，中國次之，有約77%的研究人員繼續(xù)在學(xué)術(shù)界工作，但并不都參與教學(xué)，目前廣泛的人工智能人才培養(yǎng)仍是大國之間的競爭。
全球研究型和應(yīng)用型人才培養(yǎng)整體處于探索階段，各國在探索中逐漸形成各自特色
在研究型人才培養(yǎng)方面，中美處于世界第一梯隊，人工智能人才培養(yǎng)目標和體系依托于各國不同的人工智能戰(zhàn)略，高校是培養(yǎng)的主戰(zhàn)場。 其中英美高校培養(yǎng)起步早，逐漸從高校的培養(yǎng)推廣到全民素養(yǎng)培養(yǎng)，中國和日本雖起步較晚，但國家政策推動力度大，從教育改革入手，面向未來數(shù)十年布局人才培養(yǎng)。
目前人工智能相關(guān)專業(yè)及學(xué)科建設(shè)情況尚處于早期階段，各國特色逐漸明晰，美國已經(jīng)形成了一定體系，在人才培養(yǎng)上扮演著引領(lǐng)者的角色，課程設(shè)置上強調(diào)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)學(xué)的重要性，亦重視認知科學(xué)相應(yīng)課程。 中國高校課程設(shè)置起步較晚，在人才培養(yǎng)上更像是跟隨者，在高校中仿照美國實施，但又結(jié)合中國實際的教學(xué)情況，無論是政府、學(xué)校、企業(yè)都在大力推動研究型人才培養(yǎng)。
未來，人工智能作為一項新興技術(shù)需要與各產(chǎn)業(yè)各行業(yè)有較多的交叉，在研究中我們發(fā)現(xiàn)，人工智能研究型人才培養(yǎng)對于人工智能相關(guān)的交叉學(xué)科建設(shè)已有一些國家政策推行，但尚處于萌芽階段，還需要較長時間的實踐和摸索。
在應(yīng)用型人才培養(yǎng)中，校內(nèi)校外培養(yǎng)缺一不可，企業(yè)承擔(dān)了關(guān)鍵角色。 各國應(yīng)用型人才的培養(yǎng)模式不同主要是因國家的人才培養(yǎng)體系有差異，美國、德國和中國的體系較具有代表性。 美國的應(yīng)用型人才培養(yǎng)貫穿學(xué)歷教育的各個階段，職業(yè)教育以社區(qū)大學(xué)為主，但社區(qū)大學(xué)的培養(yǎng)不足以支撐企業(yè)對人工智能應(yīng)用型人才的要求，因此美國的各種人工智能公開課程、短期訓(xùn)練營和在線課程很受學(xué)習(xí)者歡迎，學(xué)習(xí)者付費意愿強烈，企業(yè)對培訓(xùn)后的效果也有較高的認可。 中國在人工智能應(yīng)用型人才的培養(yǎng)上尤其強調(diào)產(chǎn)教融合和校企合作，因此不管是學(xué)校主動參與人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)還是聯(lián)合企業(yè)進行培養(yǎng)都已經(jīng)形成了一套較為完備可復(fù)制性強的人工智能應(yīng)用型人才建設(shè)方案。
人工智能評職知識：人工智能方向sci4區(qū)的期刊
目前人工智能應(yīng)用型人才的校外培養(yǎng)依托于全球科技巨頭傳播先進的技術(shù)理念和豐富的產(chǎn)業(yè)實踐案例，為廣泛的學(xué)習(xí)者提供開放實驗室和公開課程。
美國的科技巨頭成立AI團隊更早，技術(shù)和實踐案例的輸出也更早一些。 而中國雖然起步較晚，但因政策的推動力度大，在人工智能應(yīng)用型人才的培養(yǎng)方式上更多樣化，提供對外的企業(yè)培訓(xùn)、技術(shù)培訓(xùn)以及建設(shè)新型職業(yè)資格認證體系，賦能人工智能中小企業(yè)的技術(shù)發(fā)展和人才輸送。
作者：億歐智庫
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